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C4.5分类树算法介绍
为什么C4.5会出现？ 因为ID3算法节点的分支越多，信息增益也就越大，这会出现过拟合的现象，因此提出C4.5算法。 图1 C4.5的属性选择方法——获利比例 获利比例=信息增益/分支度IV 分支度IV与各分支下的类别数目之比成负相关： 假如14个样本一共分4支: 划分方法1为：分支1数目：分支2数 ......
Django基础 - 05Model模型之CRUD
一、模型类的objects 1.1 objects字段 默认情况下， 由创建模型类的元类在模型类中创建一个 django.db.models.Manager类的对象， 赋给objects。 Manager类实际是QuerySet类的子类。 class CategoryEntity(models.Mo ......
理解回溯算法——从全排列问题开始
一、简介 回溯法（backtracking）是优先搜索的一种特殊情况，又称为试探法，常用于需要记录节点状态的深度优先搜索。通常来说，排列、组合、选择类问题使用回溯法比较方便。 二、从全排列问题开始理解回溯算法以数组 [1, 2, 3] 的全排列为例。 先写以 1开头的全排列，它们是：[1, 2, 3 ......
随机森林算法深入浅出
随机森林（Random Forest）是一种集成学习（Ensemble Learning）算法，由于其优秀的表现在数据挖掘、机器学习等领域得到广泛应用。随机森林通过同时使用多个决策树对数据集进行训练，并通过投票机制或平均化方式来得出最终的预测结果。本文将对随机森林算法的基本原理、优点和缺点以及实现过 ......
Django基础 - 04Model模型之字段类型与元数据
Model(模型)： 用来与数据做交互(读取和写入数据) ORM: 对象关系映射 Object Relational Mapping; Python中的Model对象和数据库的表做映射 一、 字段类型 1.1 字段类型介绍 CharField IntegerField 数值类型； choice：枚举 ......
【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（下）
承接上文 承接上一篇文章【算法数据结构专题】「延时队列算法」史上手把手教你针对层级时间轮（TimingWheel）实现延时队列的开发实战落地（上）】我们基本上对层级时间轮算法的基本原理有了一定的认识，本章节就从落地的角度进行分析和介绍如何通过Java进行实现一个属于我们自己的时间轮服务组件，最后，在 ......
深度学习——使用卷积神经网络改进识别鸟与飞机模型
准备数据集：从CIFAR-10抽离鸟与飞机的图片 from torchvision import datasets from torchvision import transforms data_path = './data' # 加载训练集 cifar10 = datasets.CIFAR10(r ......
递归算法
递归算法 1. 何为递归 简而言之，就是方法自己调用自己，在每一次调用时传入不同的变量。递归有助于编程者在解决复杂问题的同时，让代码变得更加简洁。 2. 递归的应用场景 各种数学问题，eg.8皇后问题、汉诺塔、阶乘问题、迷宫问题、球和篮子的问题等； 各种算法中也经常用到递归的思想，eg.快排、归并排 ......
HJ67_24点游戏算法_多维递归_DFS（深度优先搜索）
思路： 多维递归，深度有限遍历加减乘除四种情况。 知识点： 1、多维递归不能对传递的变量进行修改，否则无法回溯。 应该传递一个新地址的变量，如代码所示，传递切片的列表，不修改列表 2、搜索遗漏。两括号比如（（9-4）-1）*6 选取任意一个数作为第一个运算数与24运算，不能找出所有24点的计算方法。 ......
股票买卖模型
股票买卖模型 题目描述 给定一个长度为 $N$ 的数组，数组中的第 $i$ 个数字表示一个给定股票在第 $i$ 天的价格。 如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。 注意你不能在买入股票前卖出股票。 输入格式 第一行包含整数 $N$，表示数组长度 ......
Tarjan 算法学习笔记
（绝大部分都是贺的，来自 OI-WIKI 和 洛谷题解 ，自己抄一遍印象深刻一点，部分代码未编译，不保证正确性，但大体是对的） 一、DFS 生成树 注意可能有多棵，因为图可能不联通。 树边（tree edge）：示意图中以黑色边表示，每次搜索找到一个还没有访问过的结点的时候就形成了一条树边。 反祖边 ......
Python 进阶指南（编程轻松进阶）：十三、性能测量和大 O 算法分析
原文：http://inventwithpython.com/beyond/chapter13.html 对于大多数小程序来说，性能并不那么重要。我们可能会花一个小时编写一个脚本来自动执行一个只需要几秒钟就能运行的任务。即使需要更长的时间，当我们端着一杯咖啡回到办公桌时，这个项目也可能已经完成了。 ......
Chapter2 K-近邻算法案例1
案例2：使用K-近邻算法实现手写数字系统 1. 案例要求 编写一个程序，应用K-近邻算法，实现手写数字系统。 通过画图生成一个32*32的数字图像，再将图像转化为代表数字的0-1文本文件。之后往程序输入代表数字的0-1文本文件，程序便可以输出相应的数字。 2. 案例的执行流程 示例：使用k-近邻算法 ......
gazebo小车模型（附带仿真环境）
gazebo小车模型（附带仿真环境） 参考链接 1、(https://blog.csdn.net/qq_43406338/article/details/109600827?ops_request_misc=%7B%22request%5Fid%22%3A%221680870432168001827 ......
算法C#
#region 二分查找法 public static int BinarySertch(int[] arr, int startIndex, int endIndex, int result) { if (startIndex > endIndex) { return -1; } int midI ......
09、OpenFoam中的PISO，SIMPLE和PIMPLE算法
隐式：PISO 半隐式：SIMPLE 组合式：PIMPLE（PISO + SIMPLE） PISO算法 PISO算法是一种常用于求解不可压缩流体流动问题的数值方法，它在OpenFOAM中被广泛应用。PISO算法的全称为Pressure Implicit with Splitting of Opera ......
人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码
demo软件园每日更新资源,请看到最后就能获取你想要的: 1.人工智能在线AI智能模型聊天AI网站系统源码 PHP网站系统源码 API接口源码 AI网站系统源码仅23kb，实现用户管理，一键添加接口，一键修改接口，在线ai5个模型聊天，文转图，图转图， 并且实现5个不同模式的API接口源码提供用 ......
基于扩散过程的生成模型
以下内容由GPT生成。 简单介绍 以下是该领域（基于扩散过程的生成模型）的发展历史总结，其中包含了一些关键性论文： 扩散过程最早可以追溯到20世纪的物理学和数学，它在随机过程和概率论方面具有悠久的历史。扩散过程模型是基于一种特殊的马尔可夫链，通常用于描述颗粒或信息在媒介中扩散的方式。 离散扩散模型（ ......
盒子模型常用属性
盒⼦的位置和⼤⼩ 尺寸 宽度 width: ⻓度|百分⽐|auto ⾼度 height 边界 margin padding 上右下左|上下左右 padding与margin padding:10px 10px 10px 10px //上左下右 padding:5px 10px //上下边距5px、左 ......
CSS标准盒子模型与怪异盒子模型
<style> * { margin: 0; padding: 0; } div { /* 宽高改变的是内容大小 */ width: 200px; height: 200px; } /* w3c标准盒子：盒子的总大小=内容+内边距+边框+外边距 */ /* 只要改变 内容，内边距，外边距，边框，盒子 ......
Java内存模型
《Java虚拟机规范》中曾试图定义一种“Java内存模型”（Java Memory Model，JMM）来屏蔽各种硬件和操作系统的内存访问差异， 以实现让 Java 程序在各种平台下都能达到一致的内存访问效果。
Java内存模型的主要目的是定义程序中各种变量的访问规则，即关注在虚拟机中把变量值存储... ......
Chapter2 K-近邻算法案例
案例1：使用K-近邻算法分类爱情片和动作片 1. 案例要求 创建一个应用，应用K-近邻算法，将样本分到以下三种类别。 1. 不喜欢的人 2. 魅力一般的人 3. 极具魅力的人 2. 案例的执行流程 示例：在约会网站上使用k-近邻算法 （1）收集数据：提供文本文件。 （2）准备数据：使用Python解 ......
python基础九（模块和包）
一 模块介绍 1、什么是模块？ 模块就是一系列功能的集合体，分为三大类 I：内置的模块（python解释器内置） II:第三方的模块 III:自定义的模块 一个python文件本身就是一个模块，文件名m.py,模块名叫m ps:模块有四种形式 1）、使用python编写的.py 2）、已被编译为共享 ......
页面置换算法
页面置换算法 1、最佳置换算法(OPT) 2、先进先出置换算法(FIFO) 3、最近最久未使用置换算法(LRU) 4、时钟置换算法(CLOCK) 5、改进的时钟置换算法 知识回顾 ......
用Abp实现双因素认证（Two-Factor Authentication， 2FA）登录（一）：认证模块
@ 在之前的博文 用Abp实现短信验证码免密登录（一）：短信校验模块 一文中，我们实现了用户验证码校验模块，今天来拓展这个模块，使Abp用户系统支持双因素认证（Two-Factor Authentication）功能。 双因素认证（Two-Factor Authentication，简称 2FA）是 ......
经济学：动态模型平均(DMA)、动态模型选择(DMS)、ARIMA、TVP预测原油时间序列价格|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=22458 最近我们被客户要求撰写关于动态模型平均的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本文提供了一个经济案例。着重于原油市场的例子。简要地提供了在经济学中使用模型平均和贝叶斯方法的论据，使用了动态模型平均法（DMA），并与ARIMA、TVP等方法进 ......
R语言预测人口死亡率：用李·卡特（Lee-Carter）模型、非线性模型进行平滑估计|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=26147 最近我们被客户要求撰写关于预测人口死亡率的研究报告，包括一些图形和统计输出。 今天早上，我和同事一起分析死亡率。我们在研究人口数据集，可以观察到很多波动性 我们得到这样的结果： 由于我们缺少一些数据，因此我们想使用一些广义非线性模型。因此 ......
R语言EG(Engle-Granger)两步法协整检验、RESET、格兰杰因果检验、VAR模型分析CPI和PPI时间序列关系|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31108 最近我们被客户要求撰写关于VAR模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 作为衡量通货膨胀的基本指标，消费者价格指数CPI和生产者价格指数PPI的作用关系与传导机制一直是宏观经济研究的核心问题。 对此问题的研究显然具有重要的学术价值与现实 ......
R语言GARCH族模型：正态分布、t、GED分布EGARCH、TGARCH的VaR分析股票指数|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=31023 最近我们被客户要求撰写关于GARCH的研究报告，包括一些图形和统计输出。 如何构建合适的模型以恰当的方法对风险进行测量是当前金融研究领域的一个热门话题 VaR方法作为当前业内比较流行的测量金融风险的方法,具有简洁,明了的特点,而且相对于方 ......